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第17章：MCP框架构建知识工作助手

知识工作，如研究、写作、信息分析等，是 AI Agent 能够发挥巨大潜力的领域。这类工作通常涉及处理大量信息、进行复杂推理、组织观点和生成结构化输出。MCP 框架通过其记忆、上下文管理和规划能力，能够显著增强 Agent 在这些任务中的表现，使其成为知识工作者的得力助手。本章将探讨 MCP 在研究助手、写作辅助和信息整合分析等场景的应用，并提供一个 MCP 增强的研究助手案例分析。

1. 研究助手实现：信息获取与管理

研究工作往往从大量文献和数据中搜寻、筛选和整合信息开始。MCP Agent 可以自动化许多繁琐的步骤。

1.1 智能信息检索

• 多源信息获取：Agent 可以接入多种信息源，如学术数据库 (PubMed, arXiv)、网页、内部文档库等。
• 基于语义的检索 (LTM)：利用向量数据库存储文献摘要、关键段落或笔记，并根据研究问题（自然语言查询）进行语义相似度检索，快速找到相关资料。这比传统的关键词检索更强大。
• 迭代式检索与探索：Agent 可以根据初步检索结果，通过与用户的对话或自主规划，进一步细化查询、探索相关主题或追踪引用链。